伯克利提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
伯克利 AI 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在大规模场景下识别 LLM 的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性，将交互搜索转化为稀疏恢复问题；ProxySPEX 进一步利用层级结构，以约少 10 倍的消融次数达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展至数千特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等边际方法。
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Berkeley AI ResearchAI 评分3838
Berkeley AI ResearchAI 评分3030 信息驱动的成像系统设计：Berkeley AI Research 提出基于互信息的成像系统评估与优化框架
Berkeley AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用含噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力，该成果发表于 NeurIPS 2025。该指标在彩色摄影、射电天文学、无透镜成像和显微镜四个领域预测了解码器性能，优化后得到的设计与 SOTA 端到端方法相当，但内存和计算需求更低，且无需任务专用解码器。